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Enregistrement W2414011086 · doi:10.1111/1365-2656.12557

Field‐based experimental acidification alters fouling community structure and reduces diversity

2016· article· en· W2414011086 sur OpenAlexafffund
Norah Brown, Thomas W. Therriault, Christopher D. G. Harley

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Ecology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMesocosmOcean acidificationMytilusMusselBiologyEcologyCommunity structureInterspecific competitionBlue musselEnvironmental chemistryEcosystemChemistryClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing levels of CO2 in the atmosphere are affecting ocean chemistry, leading to increased acidification (i.e. decreased pH) and reductions in calcium carbonate saturation state. Many species are likely to respond to acidification, but the direction and magnitude of these responses will be based on interspecific and ontogenetic variation in physiology and the relative importance of calcification. Differential responses to ocean acidification (OA) among species will likely result in important changes in community structure and diversity. To characterize the potential impacts of OA on community composition and structure, we examined the response of a marine fouling community to experimental CO2 enrichment in field-deployed flow-through mesocosm systems. Acidification significantly altered the community structure by altering the relative abundance of species and reduced community variability, resulting in more homogenous biofouling communities from one experimental tile to the next both among and within the acidified mesocosms. Mussel (Mytilus trossulus) recruitment was reduced by over 30% in the elevated CO2 treatment compared to the ambient treatment by the end of the experiment. Strong differences in mussel cover (up to 40% lower in acidified conditions) developed over the second half of the 10-week experiment. Acidification did not appear to affect the mussel growth, as average mussel sizes were similar between treatments at the end of the experiment. Hydroid (Obelia dichotoma) cover was significantly reduced in the elevated CO2 treatment after 8 weeks. Conversely, the percentage cover of bryozoan colonies (Mebranipora membranacea) was higher under acidified conditions with differences becoming apparent after 6 weeks. Neither recruitment nor final size of barnacles (Balanus crenatus) was affected by acidification. By the end of the experiment, diversity was 41% lower in the acidified treatment relative to ambient conditions. Overall, our findings support the general expectation that OA will simplify marine communities by acting on important ecological processes that ultimately determine the community structure and diversity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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